Spark提供了輕量的前端。SparkR提供了Spark中彈性分布式數(shù)據(jù)集（RDD）的API，用戶可以在集群上通過R
　　shell交互性的運(yùn)行job。例如，我們可以在HDFS上讀取或?qū)懭胛募?，也可以使?lapply 來定義對(duì)應(yīng)每一個(gè)RDD元素的運(yùn)算。
　　sc <- sparkR.init（“l(fā)ocal”）
　　lines <- textFile（sc, “hdfs://data.txt”）
　　wordsPerLine <- lapply（lines, function（line） { length（unlist（strsplit（line, “ ”））） }）
　　除了常見的RDD函數(shù)式算子reduce、reduceByKey、groupByKey和collect之外，SparkR也支持利用
　　lapplyWithPartition 對(duì)每個(gè)RDD的分區(qū)進(jìn)行操作。
　　SparkR也支持常見的閉包（closure）功能：用戶定義的函數(shù)中所引用到的變量會(huì)自動(dòng)被發(fā)送到集群中其他的機(jī)器上。參見一下例子中用戶閉包中引用的
　　initialWeights 會(huì)被自動(dòng)發(fā)送到集群其他機(jī)器上。
　　lines <- textFile（sc, “hdfs://data.txt”）
　　#niniaialWeights is automatically serialized
　　createMatrix <- function（line） {
　　as.numeric（unlist（strsplit（line, “ ”））） %*% t（initialWeights）
　　}